摘要
在分析聚类结果对初值依赖性的基础上,对初值选取方法进行了分析和研究,提出了K-均值聚类算法中寻找初始聚类中心的新方法。该算法首先计算出样本间的距离,然后根据样本点之间的距离寻找出有可能是一类的数据,最后依赖这些样本点形成初始聚类中心。
出处
《光盘技术》
2007年第2期54-56,共3页
CD TECHNOLOGY
关键词
聚类
数据挖掘
K-均值算法
初始聚类中心
lustering
data mining
K-means clustering algorithm
initial clustering centers
作者简介
周文勇(1974年-),男,河南省信阳市人,讲师,主要研究方向:模式识别.
